1、深度学习入门：从环境搭建到模型实战

深度学习入门：从环境搭建到模型实战

1. 深度学习学习的背景与目标

在当今信息爆炸的时代，深度学习领域的资料繁多，但大多仅聚焦于简单数据集上的基础模型实现。例如，想要学习如何对MNIST手写数字数据集进行分类，相关资料众多，但要深入了解逻辑回归的工作原理，或是学习如何准备数据集以进行有趣的二元分类，却并非易事。因此，为了填补这一知识空白，我们需要通过涵盖从数据准备到错误分析的复杂示例，来高效且有趣地学习正确的深度学习技术。

深度学习和机器学习是复杂的领域，需要深入理解其背后的数学原理和细微差别。学习过程中，我们应注重理解概念，而Python和TensorFlow只是实现模型和快速获取结果的工具。我们的目标是通过实际例子和经过测试的Python代码，让大家以全新的视角看待更高级的深度学习材料。

2. 搭建Python环境

2.1 创建环境

创建Python环境是开展深度学习项目的第一步。以下是创建环境的详细步骤：
1. 选择虚拟环境工具 ：可以使用 virtualenv 或 conda 来创建虚拟环境。以 conda 为例，它是一个功能强大的包和环境管理系统。
2. 创建新环境 ：打开终端，输入以下命令创建一个名为 deep_learning_env 的新环境，并指定Python版本为3.8。

conda create -n deep_learn